Respiratory rates observed over 15 and 30 s compared with rates measured over 60 s: practice-based evidence from an observational study of acutely ill adult medical patients during hospital admission
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Respiratory rate is often measured over a period shorter than 1 min and then multiplied to produce a rate per minute. There are few reports of the performance of such estimates compared with rates measured over a full minute. AIM: Compare performance of respiratory rates calculated from 15 and 30 s of observations with measurements over 1 min. DESIGN: A prospective single center observational study. METHODS: The respiratory rates calculated from observations for 15 and 30 s were compared with simultaneous respiratory rates measured for a full minute on acutely ill medical patients during their admission to a resource poor hospital in sub-Saharan Africa using a novel respiratory rate tap counting software app. RESULTS: There were 770 respiratory rates recorded on 321 patients while they were in the hospital. The bias (limits of agreement) between the rate derived from 15 s of observations and the full minute was -1.22 breaths per minute (bpm) (-7.16 to 4.72 bpm), and between the rate derived from 30 s and the full minute was -0.46 bpm (-3.89 to 2.97 bpm). Rates observed over 1 min that scored 3 National Early Warning Score points were not identified by half the rates derived from 15 s and a quarter of the rates derived from 30 s. CONCLUSION: Practice-based evidence shows that abnormal respiratory rates are more reliably detected with measurements made over a full minute, and respiratory rate measurement 'short-cuts' often fail to identify sick patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».